23、工业过程故障诊断中的机器学习与统计方法

工业过程故障诊断中的机器学习与统计方法

在工业过程故障诊断领域，多种机器学习和统计方法发挥着重要作用。这些方法能够帮助我们处理复杂的数据，发现隐藏的模式，从而准确地检测和诊断故障。本文将介绍几种常见的方法，包括决策树构建方法、逻辑数据分析、粗糙集理论以及多元统计过程监控方法。

1. 决策树构建与模式树集成方法

• RSABR 决策树构建方法 ：Nguyen 提出了 RSABR 方法，用于基于可区分对象的管理构建决策树。该方法在诱导最大可区分决策树时使用了可区分性度量，考虑了 MD 分区问题，旨在搜索关于可区分性的最优二元分区，避免过拟合，寻找最佳测试并创建准确的决策树。
• 模式树集成的机器学习方法 ：有一种基于模式树集成的机器学习方法，用于预测与产品质量和热状态相关的铁水温度（HMT），以维持高炉的高生产率。该方法在工业高炉炼铁过程中的应用结果表明，其性能优于传统的 PLS、决策树、随机森林和人工神经网络。

2. 逻辑数据分析（LAD）

• LAD 概述 ：逻辑数据分析（LAD）是一种基于布尔代数和组合优化理论的机器学习分类技术。它是一种基于规则的方法，其基本概念是从数据中提取人类可解释的模式，以发现训练观测集中的隐藏知识。LAD 对各种分类问题都有良好的效果，能很好地应对噪声和错误测量，其分类准确率通常优于其他分类技术。
• LAD 的优势 ：
  • 不依赖任何统计分析，能够处理高度相关或时变的协变量，无